夜間燈光遙感為漁業(yè)管理提供有了效的數(shù)據(jù)支撐。近期，我所科研人員在夜間燈光漁業(yè)遙感研究方面取得進(jìn)展。
研究以我國自主研發(fā)的珞珈一號(hào)（LJ1-01）衛(wèi)星影像為數(shù)據(jù)源，通過對(duì)原始影像進(jìn)行預(yù)處理、影像增強(qiáng)和三波段合成等方式，構(gòu)建開源燈光漁船夜間燈光影像樣本數(shù)據(jù)集，比較并選擇YOLO-V5s作為模型的基本框架，并添加小目標(biāo)檢測層以提高對(duì)夜間燈光漁船的檢測能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本實(shí)驗(yàn)方法能準(zhǔn)確、有效地檢測出LJ1-01影像中的燈光漁船，可為小目標(biāo)的燈光漁船提取和中高分辨率夜光衛(wèi)星數(shù)據(jù)提取等研究提供技術(shù)支撐。
此外，研究還利用主流中外文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫，通過CiteSpace知識(shí)圖譜分析了夜間燈光遙感在漁業(yè)研究中的應(yīng)用現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢。結(jié)果表明，該領(lǐng)域發(fā)文量總體上呈現(xiàn)增長趨勢，美國和中國是此方向的主要研究國家，區(qū)域主要集中在太平洋、大西洋以及中國近海等海域，研究尺度呈現(xiàn)從大范圍到精細(xì)化的變化特征，提取方法朝著自動(dòng)化、高精度、系統(tǒng)化的方向發(fā)展。
相關(guān)成果以論文“Exploring deep learning techniques for the extraction of lit fishing vessels from Luojia1-01”和“基于CiteSpace的夜間燈光漁船遙感提取研究進(jìn)展分析”分別發(fā)表在環(huán)境科學(xué)與生態(tài)學(xué)領(lǐng)域國際知名期刊《Ecological Indicators》（JCR 1區(qū)，2023年影響因子為6.9）和《海洋漁業(yè)》（CSCD核心庫）。我所與上海海洋大學(xué)聯(lián)合培養(yǎng)研究生胡慧娟為第一作者，周為峰副研究員為通訊作者和共同第一作者。該研究得到了國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（2023YFD2401303）、中央公益性科研院所基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)（水科院東海所2022ZD0402）等項(xiàng)目的資助。
文章鏈接：
https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2024.111682
https://doi.org/10.13233/j.cnki.mar.fish.2023.06.012
（漁業(yè)遙感與信息技術(shù)研究室 周為峰）
